- •Методическое пособие по курсу «общая теория статистики»
- •Часть II Курс лекций
- •Тема 1. Предмет и метод статистики.
- •Статистика как наука.
- •Предмет статистики.
- •Метод статистики.
- •Задачи статистики.
- •Организация статистики.
- •Тема 2. Статистическое наблюдение.
- •Общее понятие о статистическом наблюдении.
- •Основные организационные формы статистического наблюдения.
- •Виды статистических наблюдений.
- •Способы статистического наблюдения.
- •Программно-методологическое и организационное обеспечение статистического наблюдения.
- •Ошибки наблюдения.
- •Случайные
- •Систематические
- •Тема 3. Сводка и группировка статистических
- •Содержание и назначение сводки.
- •Метод группировок.
- •3. Расчет интервала группировок.
- •Методологические требования к системам группировок.
- •Графики рядов распределения.
- •Тема 4. Статистические таблицы.
- •Тема 5. Абсолютные и относительные величины.
- •Абсолютные величины.
- •Относительные величины.
- •Комплексное использование абсолютных и относительных величин.
- •Тема 6. Графическое изображение
- •1. Понятие о статистическом графике. Элементы графика.
- •2. Виды графиков и их классификация.
- •Тема 7. Средние величины.
- •3. Выбор формулы средней.
- •4. Свойства средней арифметической.
- •5. Мода, медиана.
- •6. Межорантность средних.
- •7. Соотношение средних в зависимости от характера распределения.
- •Тема 8. Показатели вариации.
- •1. Общее понятие о вариации признака.
- •2. Расчет основных показателей вариации.
- •3. Расчет дисперсии, ее свойства.
- •4. Дисперсия альтернативного качественного признака.
- •Тема 9. Ряды динамики.
- •1. Динамические ряды как база исследования экономической динамики.
- •2. Аналитические показатели динамического ряда.
- •3. Сглаживание и выравнивание динамических рядов.
- •4. Изучение сезонных колебаний.
- •5. Экстраполяция и интерполяция в рядах динамики.
- •Тема 10. Индексы.
- •1. Общее понятие об индексах.
- •2. Сводные индексы в агрегатной форме.
- •3. Сводные индексы в средней арифметической и средней гармонической формах.
- •4. Системы индексов.
- •5. Индексный метод анализа динамики среднего уровня качественного показателя.
- •Тема 11. Выборочное наблюдение.
- •1. Общее понятие о выборочном наблюдении.
- •2. Способы отбора единиц в выборочную совокупность.
- •3. Определение необходимого объема выборки.
- •4. Малая выборка.
- •Тема 12. Статистический анализ структуры.
- •1. Понятие структуры и направления ее исследования.
- •2. Частные показатели структурных сдвигов.
- •3. Обобщающие показатели структурных сдвигов.
- •4. Показатели концентрации и централизации.
- •Тема 13. Статистическое изучение взаимосвязи
- •1. Причинность, регрессия, корреляция.
- •2. Парная регрессия на основе метода наименьших квадратов.
- •3. Множественная регрессия.
- •4. Собственно-корреляционные параметрические методы изучения связи.
- •5. Методы изучения связи качественных признаков.
- •6. Ранговые коэффициенты связи.
2. Аналитические показатели динамического ряда.
На основе рядов динамики прежде всего исчисляется средний уровень ряда.
Средний уровень для интервального ряда рассчитывается по средней арифметической простой. Средний уровень для моментного ряда рассчитывается по средней хронологической.
Чтобы исследовать характер динамики, необходимо вычислить следующие показатели динамического ряда:
y -- абсолютный прирост
k, T -- коэффициент и темп роста
T -- темп прироста
__
T -- средний темп роста
A1% -- абсолютное содержание 1% прироста
Если сравнению подлежат несколько последовательных уровней, то возможны два варианта сопоставления:
каждый уровень сравнивается с одним и тем же уровнем, принятым за базу сравнения (то есть база сравнения постоянная)
каждый уровень сравнивается с предшествующим уровнем, принятым за базу сравнения (то есть база сравнения переменная)
Исходя из этого и рассчитываются базисные и цепные показатели (см.таблицу).
|
|||
Показатели |
Базисные |
Цепные |
|
Абсолютный прирост |
yб = yi - yo |
yц = yi - yi-1 |
|
Коэффициент роста |
kб = yi : yo |
kц = yi : yi-1 |
|
Темп роста |
Tб = yi : yo * 100% |
Tц = yi : yi-1* 100% |
|
Темп прироста |
Tб = yб : yo * 100% |
Tц = yц : yi-1* 100% |
|
Средний темп роста |
__ n-1 _____ Т = yn : yo * 100% |
__ m ___ Т = ПК * 100% ПК - произведение цепных коэффициентов роста m - количество этих коэффи- циентов |
|
Средний темп прироста |
__ __ Т = Т -- 100% |
||
Абсолютное содержание 1% прироста |
не имеет экономического смысла |
A1% = yц : Tц |
3. Сглаживание и выравнивание динамических рядов.
Одной из задач, возникающих при анализе рядов динамики, является установление закономерностей изменения уровней изучаемого явления, а также выявление основной тенденции развития -- тренда. Для выявления тренда используются специальные статистические приемы.
Метод укрупнения интервалов.
В этом случае исходный динамический ряд заменяется другим, показатели которого будут относиться к большим по продолжительности периодам времени.
Метод скользящей средней.
Для определения скользящей средней формируются укрупненные интервалы, состоящие из одинакового числа уровней. Каждый последующий интервал получаем, постепенно сдвигаясь от начального уровня динамического ряда на один уровень. По сформированным укрупненным интервалам определяется скользящая средняя, которая относится к середине укрупненного интервала.
Таким образом, мы по исходным (эмпирическим) уровням определяем расчетные (теоретические) уровни. При этом посредством осреднения эмпирических данных индивидуальные колебания погашаются и общая тенденция развития явления выражается в виде некоторой плавной линии.
Недостатки этого метода:
сглаженный ряд сокращается с обоих концов на число уровней равных k-1, где k - это число уровней, включенных в период сглаживания,
произвольный выбор числа k.
В силу простоты эти методы можно рассматривать как приемы предварительного анализа.
Для того, чтобы дать количественную модель тренда, используется аналитическое выравнивание динамических рядов.
Метод аналитического выравнивания.
В первую очередь проводится анализ цепных абсолютных приростов и темпов прироста:
если цепные абсолютные приросты относительно стабильны (yц const), то в качестве формы тренда выбирают прямую линию: yt = a + b*t
-если относительно стабильными являются цепные темпы прироста (Тц const), то в качестве формы тренда следует принять показательную кривую: yt = a * bt
если цепные абсолютные приросты более или менее равномерно увеличиваются или уменьшаются, то в качестве формы тренда принимается уравнение параболы: yt = a + b*t + c*t2
После выбора вида кривой вычисляются ее параметры методом наименьших квадратов. Это означает, что из множества кривых данного вида нам надо отыскать ту, которая превращает в min сумму квадратов отклонений фактических уровней от расчетных: ( yi - yt ) 2 min
Рассмотрим на примере.
Годы |
Продажа молока, млн.руб. yi |
t |
t2 |
y*t |
yt |
1991 |
10,0 |
- 4 |
16 |
- 40 |
9,30 |
1992 |
10,7 |
- 3 |
9 |
- 32,1 |
10,41 |
1993 |
12,0 |
- 2 |
4 |
- 24,0 |
11,52 |
1994 |
10,3 |
- 1 |
1 |
- 10,3 |
12,63 |
1995 |
12,9 |
0 |
0 |
0 |
13,74 |
1996 |
16,3 |
1 |
1 |
16,3 |
14,85 |
1997 |
15,6 |
2 |
4 |
31,2 |
15,96 |
1998 |
17,8 |
3 |
9 |
53,4 |
17,07 |
1999 |
18,0 |
4 |
16 |
72,0 |
18,18 |
|
yi = 123,6 |
t = 0 |
t2 = 60 |
y*t = 66,5 |
yt = 123,66 |
Уравнение прямой: yt = a + b*t
При условии ( yi - yt ) 2 min нам необходимо решить систему двух нормальных уравнений:
a0*n + a1* t = y
a0* t + a1* t2 = y*t
Для упрощения расчетов сделаем t = 0, тогда:
a0*n = y y y*t
a0 = -------- a1 = -----------
a1* t2 = y*t n t2
В нашем примере:
y 123,6 y*t 66,5
a0 = -------- = --------- = 13,74 a1 = ----------- = ---------- = 1,11
n 9 t2 60
Таким образом, уравнение прямой, которое описывает основную тенденцию (тренд) продажи молока с 1991 по 1999гг. будет следующее уравнение:
yt = 13,74+ 1,11*t
Можно периоды времени t обозначать по порядку, не делая t = 0 (то есть 1,2,3 и т.д., а не -4,-3,-2 и т.д. как в нашем примере). Тогда параметры уравнения a0 и a1 находят с помощью определителей:
y * t2 - y*t * t n * y*t - y * t
a0 = --------------------------------- a1 = ----------------------------------
n * t2 - t * t n * t2 - t * t
В этом случае уравнение примет вид: yt = 8,19+ 1,11*t